En la GPU Technology Conference ( GTC ) en Santa Clara, NVIDIA ha presentado una serie de nuevos productos, que aceleran la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial. Las nuevas características y productos consolidan la posición de liderazgo de Nvidia en el campo del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial.

Las GPU NVIDIA son un éxito para la comunidad de investigación de IA. Los populares frameworks de aprendizaje profundo están optimizados para las tecnologías NVIDIA CUDA y CuDNN. La compañía ahora está empujando los límites, a través del anuncio de la GPU más poderosa, la integración de Kubernetes y las capacidades de inferencia acelerada.

NVIDIA quiere dar nueva vida a los instrumentos de imágenes médicas existentes, a través del poder de la inteligencia artificial. Se ha asociado con varias empresas de equipos de salud para mejorar las imágenes médicas.

Project Clara es una Plataforma de computación virtual, escalable y de alto rendimiento, que se puede conectar a una variedad de instrumentos que incluyen CT, MR, ultrasonido, rayos X o mamografía. La plataforma aprovecha los clústeres de GPU de NVIDIA que se ejecutan en la nube.

Una super computadora de imágenes médicas

Project Clara tiene como objetivo modernizar los escáneres de imágenes heredados, que no se pueden actualizar con la última Tecnología basada en GPU o computadoras de alto rendimiento.

Estos sistemas tienen un acceso muy limitado a AI y a las tecnologías de procesamiento de imágenes en comparación con las versiones recientes.

Aunque Project Clara, NVIDIA y sus socios están llevando la tecnología de IA más poderosa a millones de equipos de imágenes médicas existentes. Por ejemplo, esta integración dará como resultado acortar el tiempo de adquisición de MRI, mientras aumenta la calidad de la imagen.

Según NVIDIA, el nuevo sistema DGX-2 alcanzó el hito de los dos petaflop, gracias a una amplia gama de avances tecnológicos líderes en la industria desarrollados por NVIDIA en todos los niveles de la pila de computación. Con un costo de $ 399,000, el DGX-2 es un rack de servidores con 16 GPU Volta y procesadores Dual Xeon Platinum.

El servidor viene con un total de 81,920 núcleos CUDA con 512 GB de memoria HBM2 y un ancho de banda agregado de 14.4 TB / sy GPU de 300 GB / s para GPU. El consumo total de energía del bastidor es de 10,000 vatios y pesa 350 libras.

Combinado con un conjunto totalmente optimizado y actualizado de software de aprendizaje profundo NVIDIA, el DGX-2 está especialmente diseñado para científicos de datos que impulsan los límites externos de la investigación y la informática de aprendizaje profundo.

Dispositivos de consumo accionados por IA

NVIDIA y ARM se están asociando para llevar la inferencia de aprendizaje profundo a los miles de millones de dispositivos móviles, productos electrónicos de consumo e Internet de las cosas que entrarán en el mercado global.

Integrarán la arquitectura NVIDLA de acelerador de aprendizaje de código abierto (NVDLA) en la plataforma Project Trillium de ARM para el aprendizaje automático.

Esta asociación permitirá que millones de IoT y dispositivos móviles obtengan capacidades de inferencia. Los modelos grandes serán entrenados y sintonizados en plataformas basadas en GPU, mientras ejecutan el modelo entrenado en dispositivos de consumo para la inferencia. Con ARM dominando la electrónica de consumo y el mercado de dispositivos móviles, los desarrolladores podrán construir rápidamente #aplicaciones inteligentes, que aprovechen las capacidades integradas de #inteligencia artificial.

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